## SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENERIMA PROGRAM KELUARGA HARAPAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS
Okta Jaya Harmaja 1) , Maria Septina Hutauruk 2) , Maria Simarmata 3)
1,2,3 Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Universitas Prima Indonesia oktajaya.h@gmail.com, mariaseptinahutauruk@gmail.com

## Abstract
Currently poverty is still one of the problems faced by the people of Indonesia, based on data from the Central Statistics Agency (BPS), it is stated that the percentage of poor people in September 2019 was 9.22%  or  equivalent  to  24.79  million  people.  One  of  the  efforts  that  have  been  made  by  the Government  to  overcome the  problem  of  poverty  is  the  Family  Hope  Program  (PKH).  The  program aims to break the chain or reduce the poverty index, increase human resources, and change behavior that is less supportive of improving the welfare of poor families. However, in its implementation there are still some problems that occur in the field, including the lack of a companion role, and some PKH recipients who are not on target, causing social suspicion. These problems can be overcome by using computer  technology-based  programs  and  still  implementing  transparent  and  accountable  selection stages. In  this  study, the  method used  in the  Decision  Support  System  is  the  Technique  for  Order  of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method and the system is designed using the PHP programming language and MySQL database. With this program, it is hoped that the user as the PKH implementation  committee can  make  data easier,  determine quickly  and  efficiently  and  on  target for determining recipients of PKH assistance.
Keywords: Decision Support System, TOPSIS, Family Hope Program, PHP, MySQL.

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan  dapat  disebut  keadaan sesesorang yang tidak dapat memenuhi kebutuhan  seperti,  makan,  tempat  tinggal, pakaian, rendahnya sebuah pendapatan, pendidikan  dan  keahlian  kerja  yang  kurang memadai  [1].  Kemiskinan  merupakan  salah suatu permasalahan yang hingga saat ini masih dihadapi  oleh  masyarakat  Indonesia.  Demi tercapainya  kesejahteraan  dan  keadilan  sosial bagi  seluruh  masyarakat  Indonesia,  tentunya Pemerintah  selaku  penyusun  kebijakan  telah melakukan  berbagai  upaya  untuk  menurunkan angka  kemiskinan  salah  satunya  dengan memberlakukan  Program  Keluarga  Harapan (PKH).
PKH adalah program pemberian bantuan  sosial  bersyarat  kepada  Keluarga Miskin  yang  ditetapkan  sebagai  keluarga penerima manfaat PKH. Melalui PKH, Keluarga  Miskin  didorong  untuk  memiliki akses  dan  memanfaatkanpelayanan  sosial dasar kesehatan,  pendidikan,  pangan  dan  gizi, perawatan,  dan  pendampingan,  termasuk  akses terhadap  berbagai  program  perlindungan  sosial lainnya yang merupakan program komplementer  secara  berkelanjutan.  PKH diarahkan untuk menjadi episentrum dan center of excellence penanggulangan kemiskinan yang
mensinergikan  berbagai  program  perlindungan dan pemberdayaan sosial nasional.
Secara  Nasional  statistik  pelaksanaan PKHdalam  kurun  waktu  4  tahun  terakhir mengalami pengingkatan.Tahun 2016 sebanyak 5.981.528  Keluarga  Miskin  menerima  bantuan dengan  anggaran  sebesar  Rp.  7,6  Triliun. Jumlah  penerima  PKH  tahun  2017  sebanyak 6.228.810  Keluarga  Miskin  dengan  anggaran sebesar Rp. 11,3 Triliun.Jumlah penerima PKH tahun  2018  sebanyak  10.000.232  KPM  dengan alokasi anggaran sebesar Rp. 17,5 Triliun. Pada tahun  2019  sebanyak  9.841.270  Keluarga Miskin menerima PKH dengan alokasi anggaran sebesar Rp. 32,7 Triliun.
Walaupun  capaian  target  penurunan angka  kemiskinan  dan  serapan  penerimaan bantuan  PKH  sudah  berjalan  baik,  namum masih  terdapat  beberapa  permasalahaan  yang terjadi dilapangan Pada pelaksanaannya diantaranya  kurangnya  peran  pendamping,  dan penerima  PKH  ada  yang  tidak  tepat  sasaran, sehingga  menimbulkan  kecurigaan  sosial. Pemerataan  dan  efektifitas  penyaluran  bantuan untuk  PKH  sangat  diperlukan  agar  program tersebut tepat sasaran.
Seiring  dengan  perkembangan  zaman saat  ini,  penerapan  teknologi  sudah  banyak dimanfaatkan dalam berbagai bidang kehidupan
masyarakat  [2]–[6],  [7]–[16],  [17]–[21].  Salah satu teknologi yang banyak dimanfaatkan untuk kehidupan masyarakat adalah teknik pengambilan  keputusan  dengan  menggunakan bantuan sistem pendukung keputusan [22], [23], [24]–[28]. Dalam penelitian ini, akan dirancang sebuah  sistem  pendukung  keputusan  untuk seleksi  penerima  program  PKH.  Sistem  seleksi penerima PKH ini sudah pernah dikembangkan oleh beberapa peneliti lain dengan menggunakan  metode Analytycal  Hierarchy
Process (AHP) [29], Simple Addative Weighting (SAW)  [30],  [31],  dan  metode TOPSIS  [32].  Masing-masing  dari  beberapa peneliti  tersebut  menggunakan  kriteria  dan platform  yang  berbeda-beda  untuk  program seleksi penerima PKH.
Pada  penelitian  ini  terdapat  6  kriteria yang  digunakan,  kriteria  ini  berdasarkan  data dan  syarat  penerima  PKH  yang  telah  diatur didalam  kebijakan  Dinas  Sosial.  Dengan harapan  akan  memberikan  hasil  yang  lebih akurat  dan  tepat  sasaran.  Kriteria  yang digunakan adalah Penyandang Disabilitas (C1), Lansia  (C2),  Jumlah  Anak  untuk  Tanggungan Pendidikan  (C3),  Besar  Pendapatan  Bulanan (C4),  Luas  Bangunan  Rumah  (C5),  Ibu  Hamil (C6).
Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan  metode Technique  for  Order  of Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)  yang  akan  digunakan  pada  Sistem Pendukung  Keputusan  PKH.  Sistem  dirancang dengan menggunakan bahasa pemograman PHP serta  database  MySQL.  Pemilihan  metode TOPSIS  diharapkan  dapat  mendukung  nilai keakuratan kriteria dengan penentuan nilai ideal dan  solusi  terbarik  bagi  calon  penerima  PKH. Dengan  menggunakan  Sistem  Pendukung Keptusan  dan  penentuan  kriteria  yang  sesuai dengan  kebijakan  sertametode  yang  tepat diharapkan  pelaksanaan  PKH  lebih  efisien  dan tepat sasaran.Dari sisi operasional pelaksanaan, diharapkan user yang  bertindak  sebagai  panitia pelaksana  program  PKH  (Dinas  Sosial  Kota Medan)  dapat  dipermudah  dalam  melakukan pemrosesan dan pendataan dari calon penerima program  PKH  dengan  bantuan  sistem  yang dirancang pada penelitian ini.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  studi  kasus  wilayah serapan  PKH  adalah  wilayah  Kota  Medan. Secara  statistik  jumlah  penerima  PKH  di  Kota Medan  adalah  52.461  Keluarga  Miskinatau
11.72%  dari  wilayah  lain  yang  terdapat  di Provinsi  Sumatera  Utara  dengan  jumlah bantuan 14.015.241.350 Miliar [33], [34].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1  Technique  For  Other  Reference  by Similarity to Ideal Solution(TOPSIS)
Metode  TOPSIS  merupakan  salah  satu metode yangdapat digunakan untuk menentukan pengambilan keputusan multikriteria  atau  alternatif  pilihan  yang merupakan  alternatif  yang  mempunyai  jarak terkecil  dari  solusi  ideal  positif  dan  jarak terbesar  dari  solusi  ideal  negatif  dari  sudut pandang  geometris  dengan  menggunakan  jarak Euclidean [26].
Adapun  tahapan  yang  dapat  dilakukan untuk penyelesaian permasalahan dengan menggunakan  metode  TOPSIS  adalah  sebagai berikut:
1. Penentuan  kriteria  yang  akan  digunakan dalam perhitungan TOPSIS sebagai dasar penilaian untuk alternatif.
Pada penelitian ini kriteria yang digunakan adalah sebagai berikut.
Tabel 1. Kriteria Penerima Program Keluarga
Harapan No Kode Nama Kriteria Nilai 1 C1 Penyandang Disabilitas 0 - n (Orang) 2 C2 Lansia 0 - n (Orang) 3 C3 Jumlah Anak 1 - n (Anak) 4 C4 Besar Pendapatan Bulanan 100 ribu - 1.5 juta 5 C5 Luas  Bangunan Rumah 8 - 30 (m 2 ) / orang 6 C6 Ibu Hamil 0 - 8 (Bulan)
Nilai  n  merupakan  jumlah maximum yang dapat diisi pada kriteria. Nilai 0 menandakan objek  yang  akan  diukur  nantinya  tidak memenuhi  atau  tidak  memiliki  keteria tersebut. Hal ini dilakukan dengan mempertimbangkan  bahwa  setiap  calon penerima  program  PKH  belum  tentu memenuhi  keseluruhan  keriteria  yang  telah ditentukan pada Tabel 1.
2. Penentuan  alternatif  yang  berupa  dapat berupa  orang/objek  yang  akan  dinilai dapat perhitungan TOPSIS.
3. Menggambarkan alternatif (m) dan kriteria(n)  kedalam  sebuah  matriks,
dimanaX ij adalah pengukuran pilihan dari alternatif  ke-i  dan  kriteria  ke-j.  Matriks ini dapat dilihat pada persamaan (1).
(1)
4. Membuat  matriks  R  yaitu  matriks keputusan ternormalisasi. Setiap normalisasi  darinilair ij dapat  dilakukan dengan perhitungan
menggunakan persamaan (2).
(2)
5. Membuat pembobotan pada matriks yang telah dinormalisasi Setelah dinormalisasi, setiap  kolom  pada  matriks  R  dikalikan dengan bobot-bobot
(w j ) untuk menghasilkan  matriks  pada  persamaan (3).
(3)
6. Menentukan nilai solusi ideal positif dan solusi ideal negatif. Solusi ideal dinotasikan  A + ,  sedangkan  solusi  ideal negatif  dinotasikan  A - .  Persamaan  untuk menentukan  solusi  ideal  dapat  diperoleh berdasarkan  rating  bobot  ternormalisasi (Y ij ) pada persampaan (4).
(4)
dengan i=1, 2, 3,.., m dan j=1, 2, 3,…, n
7. Menentukan  matriks  solusi  ideal  dan matriks  solusi  ideal  negatif.  Solusi  ideal positif (A + ) dihitung berdasarkan persamaan (5).
(5)
Solusi  ideal  negatif  (A - )  dihitung berdasarkan persamaan (6).
(6)
8. Menentukan  jarak  antara  nilai  setiap alternatif  dengan  matriks  solusi  ideal positif dan matrik ideal negatif.
Jarak  antara  alternatif  A i dengan  solusi ideal positif dirumuskan sebagai:
(7)
Jarak  antara  alternatif  A i dengan  solusi ideal negatif dirumuskan sebagai:
(8)
9. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif.    Kedekatan  untuk  setiap alternatif  terhadap  solusi  ideal  dihitung berdasarkan rumus:
(9)
Alternatif  terbaik  yaitu  alternatif  yang memiliki jarak terpendek dari solusi ideal dan  berjarak  terjauh  dari  solusi  ideal negatif.
Adapaun  secara  umum  tahapan  penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram Blok Tahapan Penelitian
Perancangan sistem pengambilan keputusanseleksi calon penerima bantuan Program  Harapan  Keluarga  (PKH)  di  Dinas Sosial  Kota  Medan  melibatkan  data  yang berkaitan  dan  prosedur  yang  telah  ditetapkan sesuai  dengan  kebijakan  yang  berlaku.  Model awal  sistem  dibangun  dengan  menggambarkan use  case  diagram agar  dapat  mengetahui aktivitas  yang  akan  dilakukan  didalam  sistem dan  akan  sesuai  dengan  kebutuhan  dari pelaksanaan  program  PKH.  Use  case  diagram dari  program  SPK  PKH  dapat  dilihat  pada Gambar 2.
Gambar 2. Use Case DiagramSPK PKH
Selanjutnya  perancangan  alur  sistem dari  program  SPK  PHK  yang  merupakan gambaran  dari  proses  awal  sistem  berjalan hingga  sistem  menghasilkan  sebuah ouput berupada  data,  yang  digunakan  sebagai  acuan data Kepala Dinas dalam menentukan penerima bantuan  PKH.  Alur  sistem  secara  keseluruhan dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Diagram Block Proses Sistem Informasi Pendukung Keputusan Penerima PKH
Gambar  3  menjelaskan  bahwa  calon penerima  PKH  sebelumnya  telah  didata  oleh data  kelurahan  setempat  dan  dari  data  tersebut akan  digunakan  oleh  panita  penyelenggara program  PKH  untuk  melakukan  proses  seleksi penerima  PKH.  Panitia  penyelenggara  yang menggunakan  sistem  dan  bertindak  sebagai admin  akan  melakukan  penginputan  data  dari calon penerima dan mengisi nilai-nilai berdasarkan  kriteria  dan  data  yang  telah diperoleh  di  sistem  SPK  PKH.  Dari  proses  ini akan menghasilkan suatu keputusan terkait hasil seleksi dari calon penerima PKH. Hasil tersebut akan  dirubah  kedalam  bentuk  laporan  untuk segera diberikan ke pihak top level management yaitu  Kepala  Dinas  Sosial  untuk  memberikan keputusan  lanjutan  dari  hasil  yang  telah diperoleh  dengan  menggunakan  program  SPK PKH. Pada penelitian ini sistem yang dirancang masih  menggunakan localhost sebagai base server dan database MySQL.  Namun  untuk kedepannya data yang ada di localhost dapat di migrasikan ke sistem yang dengan web- hosting dan  berbais online untuk  memudahkan  proses rekapitulasi,  komunikasi  dan  integrasi  dengan sistem lainnya.
Adapun  hasil  uji  simulasi  SPK  PKH  dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 4. Front End Dari SPK PKH Pada  gambar  10,  merupakan front-end dari sistem  SPK  PKH  yang  diperuntukkan  untuk user secara  umum.  Pada  halaman  tersebut terdapat  beberapa  informasi  seperti  informasi terkait  PKH,  pencapaian  target  serapan  dana dan  bantuan  PKH, eventgallery dari  aktivitas PKH,  dan  informasi  kontak  Dinas  Sosial Provinsi Kota Medan .
Gambar 5 merupakan tampilan login admin dari SPK PKH yang dirancang. Untuk mendapatkan hak  akses username dan password untuk user baru akan dibuat langsung didalam database
MySQL dengan melakukan queryinsert .

## Gambar 6. Back End Dari SPK PKH
Gambar  6  merupakan  tampilan back-end dari sistem  pada  saat login  admin telah  berhasil dilakukan. Dalam halaman ini terdapat beberapa  informasi  mengenai  metode  yang digunakan  dalam  SPK  PKH.  Menu  yang terdapat  pada  halaman  ini  adalah Home , Laporan  untuk  melihat  hasil  pengolahan  dari data-data  calon  PKH  dengan  SPK  metode Topsis dan menu logout .
Gambar 7. HalamanUntuk Mengisi Informasi Wilayah Kelurahan
Gambar  7  merupakan  tampilan  untuk  mengisi wilayah  kelurahan  untuk  memperkecil scope penilaian yang akan dilakukan pada saat proses PKH, maksud dari halaman ini bertujuan untuk menghasilkan pemerataan dan efektifitas dalam proses PKH .
Gambar 8. Halaman Untuk Mengisi Alternatif
Gambar  8  merupakan  tampilan  untuk  halaman pengisian  alternatif  dimana  objek  yang  dituju adalah  nama  kepala  keluarga  dari  calon penerima  PKH.  Nama  tersebut  dapat  diperoleh dari  pendaataan  dari  setiap  kelurahan  di  kota Medan  dilakukan  oleh  dinas  sosial  ataupun badan  statistik,  sehingga user dapat  langsung melakukan  proses  pengisian  untuk  pengolahan PKH.

## Gambar 9. Halaman Untuk Mengisi Nilai
Alternatif
Gambar  9  merupakan  tampilan  untuk  halaman pengisian nilai dari alternatif yang telah di- input sebelumnya.  Nilai  dari  alternative  disesuaikan dengan  kondisi  keluarga  calon  penerima  PKH dan  kriteria  serta  parameter  yang  telah dijelaskan  pada  Tabel  1.  Pengisian  nilai alternatif  pada  saat  implementasi  harus  benar- benar  diisi  dengan  kondisi real dari  keadaan kepala keluarga calon penerima PKH agar hasil yang  diperoleh  nantinya  tepat  sasaran.  Pada halaman  ini  juga  dilengkapi  dengan  fitur minimum  value dan maximum  value sehingga apabila data yang di- input melebihi atau kurang dari  batas  parameter  yang  telah  ditentukan maka  sistem  akan  memberikan  notifikasi kesalahan  input,  sehingga user akan  mengisi kembali  data  dengan  benar  sesuai  dengan parameter yang telah ditentukan.
Gambar 10. Halaman Untuk Mengisi Nilai Bobot Untuk Masing-Masing Kriteria
Gambar  10  merupakan  tampilan  untuk halaman pengisian nilai bobot dari dari krireria yang  diuganakan.  Pembobotan  kriteria  ini digunakan  agar  hasil  perhitungan  lebih  sesuai dengan  yang  telah  di- input sebelumnya.  Total nilai  bobot  dari  keseluruhan  kriteria  adalah 100%  dengan  pembagian  yang  disesuaikan dengan  kebutuhan.  Dari  simulasi  yang  telah dilakukan  pada  penelitian  ini,  pembagian  nilai bobot  kriteria  yang  digunakan  adalah  C1  =  20, C2 = 15, C3 = 20, C4 = 15, C5 = 10, C6 = 20.
Gambar 11. Halaman Untuk Hasil Normalisasi

## Matriks R
Setelah  melakukan  pengisian  nilai  bobot kriteria  maka  selanjutnya  merupakan  hasil pengolahaan data dengan normalisasi matriks R berdasarkan  metode  TOPSIS  seperti  yang terlihat pada Gambar 11.
Gambar 12. Halaman Untuk Hasil Normalisasi Matriks Y
Gambar 12  merupakan tampilan untuk hasil pengolahan  data  untuk  normalisasi  matriks  Y.
Hasil  tersebut  juga  diperoleh  dari  persamaan yang telah disebutkan sebelumnya .

## Gambar 13. Halaman Untuk Hasil Nilai Ideal
Hasil  nilai  ideal  merupakan  hasil  untuk menentukan  nilai  negatif  dan  positif  dari  data nilai  kriteria  yang  telah  diproses  pada  tahapan sebelumnya.  Hasil  ini  diperoleh  dengan menggunakan  persamaan  (5)  dan (6).  Hasil tersebut  akan  digunakan  untuk  proses penentuan jarak  solusi  ideal  dari  setiap  alternatif  seperti yang terlihat pada Gambar 14 .
Gambar 14. Halaman Untuk Hasil Jarak Solusi Ideal
Jarak solusi ideal diperoleh dengan menggunakan  persamaan  (7)  untuk  solusi ideal positif  dan  persamaan  (8)  untuk  solusi  ideal negatif.  Dengan  tahapan  yang  telah  dilakukan maka  proses  penentuan  nilai  preferensi  untuk setiap alternatif untuk mencari alternatif terbaik. Hasil  dari  pengolahan  dapat  dilihat  pada Gambar 15.
Gambar 15. Halaman Untuk Nilai Ranking
Hasil  nilai  preferensi  yang  diperoleh  akan dilakukan perangkingan sesuai dengan alternatif terbaik seperti yang terlihat Gambar 16.
Gambar 16. Halaman Hasil Keputusan Alternatif Terbaik
Pada  halaman  hasil  keputusan  alternatif terbaik,  alternatif  untuk  calon  penerima  PKH akan  diurutkan  berdasarkan  rangking  dari  nilai preferensi yang telah diperoleh pada sebelumnya.  Pada  simulasi  yang  dilakukan alternatif  terbaik  untuk  mendapatkan  bantuan PKH  di  wilayah  Kelurahan  Amplas  adalah keluarga  Andi  Suradi  dengan  nilai  0.8168. Berdasarkan  simulasi  dan  dilihat  dari  nilai alternatif  yang  digunakan  sebelumnya  keluarga Andri  Suradi  secara  keseluruhan  memenuhi aspek dari setiap kriteria yang ada.
Gambar 17. Halaman Rekapitulasi Laporan Dari SPK PKH
Gambar  17  merupakan  tampilan  dari halaman  rekapitulasi  laporan  untuk  setiap proses  pengolahan  data  dari  calon  penerima PKH. Adapaun detail dari laporan dapat dilihat seperti pada Gambar 18.
Gambar 18. Detail Rekapitulasi Laporan Dari SPK PKH
Hasil  detail  rekapitulasi  proses  seleksi calon  penerima  PKH  dengan  menggunakan SPK  ini  akan  digunakan  untuk  proses  laporan ke  pihak Top  Level  Management Dinas  Sosial Kota Medan.

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  Sistem  Pendukung
Keputusan  seleksi  calon  penerima  Program Keluarga Harapan dengan menggunakan metode  TOPSIS  telah  berhasil  dibangun  dan disimulasikan.  Sistem  yang  dihasilkan  telah memenuhi  tujuan  awal  dari  penelitian  yaitu untuk membuat suatu sistem yang efektif dalam pendataan dan pemrosesanpelaksanaan program PKH.  Sistem  juga  dapat  mempercepat  proses seleksi calon penerima PKH dengan hasil yang transaparan  dan  dapat  dipertanggungjawabkan. Hasil  akhir  dari  sistem  ini  merupakan  laporan pelaksanaan program PKH yang dapat digunakan  oleh Top  Level  Management dan sebagai bahan untuk audit nantinya.

## 5. REFERENSI
[1] G.  A.  Aziz,  E.  Rochaida,  and  Warsilan, “Faktor  Faktor  Yang  Mempengaruhi
Kemiskinan Di Kabupaten Kutai
Kartanegara,” J.  Ekon.  Keuang.  dan Manaj. , vol. 12, no. 1, pp. 29–48, 2016.
[2] P.  Adi,  D.  Prasetya,  A.  Setiawan,  N. Nachrowie,  and  R.  Arifuddin,  “Design Of  Tsunami  Detector  Based  Sort Message  Service  Using  Arduino  and SIM900A  to  GSM/GPRS  Module,”
Proc.  Proc.  2nd  Int.  Conf.  Adv.  Sci. Innov.  ICASI  2019,  18  July,  Banda Aceh, Indones. , 2019.
[3] P.  D.  P.  Adi  and  A.  Kitagawa,  “Quality of  Service  and  power  consumption optimization on the IEEE 802.15.4 pulse sensor  node  based  on  Internet  of Things,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , 2019.
[4] P.  D.  P.  Adi  and  A.  Kitagawa, “Performance  evaluation  of  E32  long range  radio  frequency  915  MHz  based on  internet  of  things  and  micro  sensors data,” Int.  J.  Adv.  Comput.  Sci.  Appl. , vol. 10, no. 11, pp. 38–49, 2019.
[5] M. Niswar et al. ,  “Performance evaluation  of  ZigBee-based  wireless sensor  network  for  monitoring  patients’ pulse  status,”  in Proceedings  -  2013 International Conference on Information Technology  and  Electrical  Engineering: “Intelligent and Green Technologies for Sustainable  Development”,  ICITEE 2013 , 2013.
[6] P.  D.  P.  Adi  and  A.  Kitagawa,  “ZigBee Radio  Frequency  (RF)  performance  on Raspberry  Pi  3  for  Internet  of  Things
(IoT)  based  blood  pressure  sensors monitoring,” Int.  J.  Adv.  Comput.  Sci. Appl. , 2019.
[7] W.  Purba,  S.  Aisyah,  and  S.  P.  Tamba, “Perancangan  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Mata  Katarak  Menggunakan Konsep  Metode  Runut  Mundur,” JUSIKOM  PRIMA  (Junal  Sist.  Inf.  Ilmu Komput. Prima) , vol. 1, no. 1, 2017.
[8] G. J. Yanris, “Analisis Dan Implementasi
Data Mining Dalam Menganalisa Kendala Akademik Yang Sering Dikeluhkan Mahasiswa AMIK Labuhanbatu  (Studi  Kasus :  Amik Labuhanbatu),” Informatika ,  vol.  4,  no.
1, pp. 15–24, 2016.
[9] J. Simatupang and S. Sianturi, “PERANCANGAN SISTEM INFORMASI  PEMESANAN  TIKET BUS PADA

## PO. HANDOYO
BERBASIS  ONLINE,” J.  Intra  Tech , vol. 3, no. 2, pp. 11–25, 2019.
[10]  V.  Sihombing  and  G.  J.  Yanris, “PENERAPAN  APLIKASI  DALAM MENGOLAH  ASET  DESA  (STUDI KASUS: KEPENGHULUAN SRI KAYANGAN),” J.  Mantik  Penusa ,  vol.
4, no. 1, pp. 12–15, 2020.
[11]  V. Sihombing, “Aplikasi Simade (Sistem Informasi  Manajemen  Desa)  Dalam Meningkatkan  Pelayanan  Administrasi di Kepenghuluan Bakti Makmur Kecamatan Bagan Sinembah Kab. Rokan  Hilir  Riau,” SISTEMASI ,  vol.  7, no. September, pp. 292–297, 2018.
[12]  J.  Simatupang,  “Perancangan  Sistem Inventori Barang pada Toko Nichos Jaya Menggunakan  Metode  FIFO,” J.  Intra Tech , vol. 1, no. 1, pp. 31–42, 2017.
[13]  V. Sihombing, “Sistem Informasi
Penjualan  Mobil  Suzuki  Di  Dealer Bagan Batu,” SISTEMASI , vol. 7, no. 2, pp. 113–119, 2018.
[14]  W. Purba, S. Tamba, and J. Saragih, “The effect of mining data k-means clustering toward  students  profile  model  drop  out potential,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1007, no. 1, p. 12049, 2018.
[15]  A. Ardian, I. Purnama, and V. Sihombing, “Perancangan Aplikasi
Pengolah  Data  Siswa  Berbasis  Android (Studi Kasus : Mis Nurul Huda Labuhan Batu  Selatan),” Pengabdi.  Masy.  Ika Bina En Pabolo , vol. 1, no. 1, pp. 40–53,
2019.
[16]  Fricles  Ariwisanto  Sianturi,  “Analisa metode teorema bayes dalam mendiagnosa  keguguran  pada  ibu  hamil berdasarkan  jenis  makanan,” Tek.  Inf. dan  Komput. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  87–92,
2019.
[17]  V.  M.  M.  Siregar,  “Perancangan  Sistem Informasi Inventaris Barang Pada Sekolah SMA Negeri 4 Pematangsiantar,” IT  J.  Res.  Dev. ,  vol. 3, no. 1, pp. 54–61, 2018.
[18]  V.  M.  M.  Siregar,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Insentif  Bulanan Pegawai  Dengan  Menggunakan  Metode Naïve Bayes,” SISTEMASI , vol. 7, no. 2, pp. 87–94, 2018.
[19]  H.  A.  Simbolon  and  V.  M.  M.  Siregar, “Perancangan Sistem Informasi Berbasis E-Commerce Untuk Peningkatan
Penjualan Produk Jersey Olah Raga,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 1, no. 2, pp. 49–54, 2018.
[20]  V. M. Siregar and H. Sugara,
“Perancangan Dan Implementasi
Aplikasi  Penggajian  Berbasis  Dekstop
Pada  Murni  Sadar  English  Course,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 1, no. 2, pp. 42–48, 2018.
[21]  V.  M.  M.  Siregar,  H.  Sugara,  and  I.  M. Siregar,  “Perancangan  Sistem  Informasi Pendataan  Barang  Pada  PT.  Serdang Hulu,” J. Comput. Bisnis , vol. 12, no. 2, pp. 111–117, 2018.
[22]  S.  S.  S,  A.  T.  Purba,  and  V.  M.  M. Siregar,  “Sistem  Penyeleksi  Mahasiswa Baru  Berbasis  Web  Menggunakan Metode  Weighted  Product,” J.  Tek.  Inf. dan  Komput. ,  vol.  3,  no.  1,  p.  1,  Sep. 2020.
[23]  A.  T.  Purba  and  V.  M.  M.  Siregar, “Sistem  Penyeleksi  Mahasiswa  Baru Berbasis  Web  Menggunakan  Metode Weighted Product,” TEKINKOM , vol. 3, no. 1, pp. 1–8, 2020.
[24]  A. T.  Purba,  “Sistem  Pendukung Keputusan
Dalam Penerimaan Mahasiswa Baru Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP),” J. Tekinkom , vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2018.
[25]  S.  Aisyah  and  W.  Purba,  “Aplikasi Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan
Metode Profile Matching,” J. Mahajana
Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 16–20, 2019.
[26]  S. P. Tamba, P. Wulandari, M. Hutabarat,
M. Christina, and A. Oktavia,
“PENGGUNAAN  METODE  TOPSIS
(TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE  BY  SIMILARITY  TO IDEAL SOLUTION) UNTUK MENENTUKAN KUALITAS BIJI KOPI TERBAIK BERBASIS ANDROID,” J.  Mantik  Penusa ,  vol.  3,
no. 1, pp. 73–81, 2019.
[27]  Sahat  Sonang,  “Implementasi  K-Means Dalam Evaluasi Kinerja Dosen Politeknik Bisnis Indonesia,” J.
Tekinkom , vol. 1, no. 1, pp. 32–40, 2018.
[28]  J.  Simatupang,  “Sistem  Pendukung Keputusan Penentuan Karyawan Terbaik Menggunakan  Metode  Saw  Studi Kasus Amik  Mahaputra  Riau,” J.  Intra-Tech , vol. 2, no. 1, pp. 73–82, 2018.
[29]  N.  Aminudin,  I.  Ayu,  and  P.  Sari, “Sistem  Pendukung  Keputusan  (Dss) Penerima Bantuaprogram Keluarga Harapan  (Pkh)  Pada  Desa  Bangun  Rejo Kec.Punduh  Pidada  Pesawaran  Dengan Menggunakan Metode Analytical
Hierarcy  Process  (Ahp),” J.  TAM  ( Technol.  Accept.  Model  ) ,  vol.  5,  no.  2, pp. 66–72, 2015.
[30]  D. S. Purnia, L. Lena, and R. Ratningsih, “Sistem  Informasi  Penentuan  Calon PKH Menggunakan Metode SAW (Studi Kasus PPKH Kab.Tasikmalaya),”
Indones. J. Softw. Eng. , vol. 5, no. 2, pp. 135–148, 2019.
[31]  Fadhliaziz and  Sarjono,  “Program Keluarga Harapan Dengan Simple Additive  Weighting  (Saw)  Pada  Dinas Sosial  ,  Kependudukan  Dan  Pencatatan Sipil  Provinsi  Jambi,” J.  Manaj.  Sist. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 126–136, 2019.
[32]  R.  Hasanah,  “Decision  Support  System Validation  Recipient  Program  Keluarga Harapan  (  PKH  )  in  Wonosari  District using  AHP-  TOPSIS  Method,”  vol.  5, no. 2, pp. 111–121, 2016.
[33]  M. syawie, “Kemiskinan Dan Kesenjangan Sosial,” Informasi , vol. 16, no. 03, pp. 213–219, 2011.
[34]  M.  Marbun  and  B.  Sinaga,  “Buku  Ajar Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian Hasil  Belajar  Dengan  Metode  Topsis,” Rudang  Mayang  Publ. ,  no.  Tahun,  pp. 1–96, 2019.